Оператор (математика)

Pause

Опера́тор (лат. operator — работник, исполнитель, от operor — работаю, действую) — математическое отображение между множествами, каждое из которых наделено какой-либо дополнительной структурой (порядком, топологией, алгебраическими операциями). Понятие оператора используется в различных разделах математики для отличия от другого рода отображений (главным образом, числовых функций); точное значение зависит от контекста. Так, в функциональном анализе под операторами понимают отображения, ставящие в соответствие функции другую функцию («оператор на пространстве функций» вместо «функции от функции»)[1][2].

Некоторые виды операторов:

  • отображения (в особенности линейные) между векторными пространствами (проекторы, повороты координат, гомотетии, умножения вектора на матрицу) в линейной алгебре;
Общие сведения
Что важно знать

История

Операторные методы применялись задолго до появления общего понятия оператора. В XVIII—XIX веках развивалось символическое исчисление: Ж. Л. Лагранж, а затем О. Коши обращались с символом дифференцирования как с алгебраической величиной, формально раскладывая функции от в ряды. В 1880-е годы английский инженер Оливер Хевисайд построил на этой основе операционное исчисление для расчёта электрических цепей; строгое обоснование его методов было получено позднее средствами преобразования Лапласа[3].

Общая теория операторов выросла из теории интегральных уравнений и задач на собственные значения. Термин «функциональный анализ» ввёл Ж. Адамар для обозначения ветви вариационного исчисления, которую на рубеже XIX—XX веков разрабатывала группа итальянских и французских математиков, в том числе В. Вольтерра, рассматривавший «функции от линий» — прообраз современных функционалов[4].

Поворотным моментом стала работа шведского математика Э. И. Фредгольма об интегральных уравнениях (1900—1903), давшая толчок как теории интегральных уравнений, так и формированию функционального анализа. В 1904—1910 годах Д. Гильберт в цикле работ об интегральных уравнениях очертил спектральную теорию и ввёл понятие ограниченной квадратичной формы в бесконечном числе переменных; отсюда происходит и термин «спектр»[5].

В 1910—1920-е годы усилиями Ф. Риса, С. Банаха, Г. Хана сложилась общая теория нормированных пространств и ограниченных линейных операторов; в монографии Банаха Théorie des opérations linéaires (1932) теория приобрела законченный вид. В 1929—1932 годах Дж. фон Нейман, М. Стоун и Рис построили аксиоматическую теорию гильбертовых пространств и спектральную теорию самосопряжённых операторов — во многом под влиянием запросов квантовой механики, где наблюдаемым величинам сопоставляются именно самосопряжённые операторы[6].

В 1936 году С. Л. Соболев ввёл понятие обобщённой функции (независимо от него в 1940-х годах к нему пришёл Л. Шварц), что позволило корректно определить дельта-функцию и существенно расширило круг задач, доступных операторным методам[7]. В 1930—1950-е годы в теории операторов получены значительные результаты за счёт применения алгебраических инструментов — операторных и банаховых алгебр[8].

Основная терминология

С теоретико-множественной точки зрения оператор , действующий из множества в множество , есть подмножество прямого произведения этих множеств (график оператора), обладающее свойством однозначности: для каждого в содержится не более одной пары вида [9].

undefined

Множество тех , для которых такая пара существует, называется областью определения оператора и обозначается ; оператор может быть определён не на всём . Соответствующий элемент единственн; его называют значением оператора и обозначают или . Таким образом, операторы — всегда однозначные отображения; многозначные соответствия (например, в комплексной области) операторами не называют, для них используют термины «многозначное отображение» или «соответствие»[10].

Всюду далее элементы векторных пространств (в том числе функции, рассматриваемые как элементы функциональных пространств) обозначаются строчными латинскими буквами , , , без дополнительного выделения полужирным начертанием или стрелкой; операторы — прописными латинскими , , ; матрицы операторов — прописными с двумя индексами, например ; скаляры — , . Компоненты вектора обозначаются ; нумерация во всех формулах начинается с единицы.

Множество называется образом (множеством значений) оператора, а множество — его ядром (для оператора, действующего в векторных пространствах) (В математике термин ядро оператора может относится к двум объектам. Пусть дан линейный оператор : . Ядром оператора называется множество всех векторов из пространства , которые оператор переводит в нулевой вектор: . Ядро также называют нулевым пространством оператора. В интегральных уравнениях и функциональном анализе ядром оператора называют функцию, стоящую под знаком интеграла. Если оператор задан формулой , то функция является ядром интегрального оператора)[11][9].

Если и — векторные пространства, то в множестве всех операторов из в можно выделить класс линейных операторов.

Если и — топологические векторные пространства, то в множестве операторов из в естественно выделяется класс непрерывных операторов, а также класс линейных ограниченных операторов и класс линейных компактных операторов (называемых также вполне непрерывными)[12].

Для линейных операторов между нормированными пространствами непрерывность равносильна ограниченности[13]; для нелинейных операторов это не так.

Простые примеры

Оператор, действующий на пространстве функций, сопоставляет каждой функции из области определения единственную функцию: если и — множества функций, то оператор есть однозначное соответствие . Результат применения оператора к функции записывают в виде или, проще, .

undefined

Примеры подобных преобразований — умножение на число и дифференцирование . Соответствующие операторы называются операторами умножения на число, дифференцирования, интегрирования, решения дифференциального уравнения и т. д.

Операторы, изменяющие аргумент функции, называются операторами преобразования или преобразованиями. Преобразование подменяет координатные оси, отображает функцию в другое пространство. Например, преобразование Фурье переводит функцию из временно́й области в частотную:

Отличие оператора от простой суперпозиции функций в данном случае заключается в том, что значение функции , вообще говоря, в каждой точке зависит не только от , а от значений функции во всех точках. Поясним на примере преобразования Фурье: значение этого преобразования (спектр функции) в точке меняется при изменении исходной функции в окрестности любой точки .

Изучением общих свойств операторов и применением их к решению различных задач занимается теория операторов. Например, оказывается, что у оператора умножения вектора на матрицу и оператора свёртки функции с весом есть много общих свойств.

undefined

Фундаментальным для практики является класс линейных операторов; он же наиболее исследован. В качестве примера можно привести умножение вектора-столбца на матрицу: если — матрица размером ( строк и столбцов), то произведение определено для и принадлежит , то есть оператор действует из -мерного пространства в -мерное.

undefined

Произведение определено не при любых размерностях: число столбцов матрицы обязано совпадать с числом компонент вектора. Отсюда видно, что порядок сомножителей существен — выражение для вектора-столбца при смысла не имеет, а размер результата определяется числом строк: матрица «поглощает» координат и выдаёт . В частности, при оператор действует из пространства в себя, и только в этом случае осмысленны его степени и понятие собственного вектора.

Линейные операторы

undefined

Оператор , действующий из векторного пространства в векторное, называется линейным, если он обладает двумя свойствами[14]:

  1. аддитивность — оператор применяется почленно к сумме аргументов:
  1. однородность — скаляр можно выносить за знак оператора:

Из однородности при следует, что для всякого линейного оператора .

Оператор вида

где — линейный оператор, а — фиксированный вектор, называется аффинным. При он не является линейным: для него , нарушены и аддитивность, и однородность. В литературе по дифференциальным уравнениям такие операторы иногда называют линейными неоднородными, имея в виду, что уравнение называется линейным неоднородным; сам оператор при этом линейным не является[15].

В случае линейного преобразования дискретных функций (последовательностей, векторов) новые значения линейно выражаются через старые значения :

Здесь — матрица размера : первый индекс нумерует строки и пробегает значения от 1 до , второй индекс нумерует столбцы и пробегает значения от 1 до . Суммирование ведётся по второму индексу, поэтому исходный вектор должен иметь ровно компонент, а результат имеет компонент. Таким образом, оператор действует из в .

В более общем случае непрерывных функций двумерная матрица весов заменяется функцией двух переменных , называемой ядром линейного интегрального преобразования:

Спектр может быть и дискретным; тогда заменяется вектором с компонентами , и представимо конечным или бесконечным рядом функций:

Норма оператора

Для линейного оператора , действующего из нормированного пространства в нормированное пространство , величина

называется нормой оператора. Оператор ограничен тогда и только тогда, когда его норма конечна. Множество всех ограниченных линейных операторов из в само образует нормированное пространство, обозначаемое ; если полно, то полно и [16].

Если операторы согласованы по размерностям, то есть и , то определена их композиция , и норма обладает свойством субмультипликативности:

В конечномерном случае это означает, что для матрицы размера и матрицы размера произведение имеет размер : внутренние размерности должны совпадать.

undefined

Спектр оператора

Пусть — ограниченный линейный оператор, действующий из комплексного банахова пространства в себя. Число называется регулярным для , если оператор имеет ограниченный обратный, определённый на всём ; сам оператор называется резольвентой. Множество всех нерегулярных чисел называется спектром оператора и обозначается [17].

undefined

В конечномерном пространстве спектр совпадает с множеством собственных значений матрицы оператора. В бесконечномерном случае это не так: спектр может вовсе не содержать собственных значений. Например, оператор умножения на независимую переменную в пространстве собственных векторов не имеет, а его спектр есть весь отрезок .

Спектр ограниченного оператора непуст, замкнут и содержится в круге радиуса [18]. Для самосопряжённых операторов в гильбертовом пространстве справедлива спектральная теорема, представляющая оператор в виде интеграла по спектральной функции (разложению единицы) :

где — монотонное семейство ортогональных проекторов. Это представление обобщает разложение симметричной матрицы по собственному базису и служит основным инструментом при изучении операторов, в том числе неограниченных[19].

Нулевой оператор

Оператор , ставящий в соответствие каждому вектору нулевой вектор , очевидно, линеен; он называется нулевым оператором[20].

Единичный (тождественный) оператор

Оператор , ставящий в соответствие каждому вектору сам вектор , очевидно, линеен; он называется единичным, или тождественным, оператором:

В матричной записи он определяется равенством

где , а единичная матрица имеет размер . Тождественный оператор существует только как оператор из пространства в себя: для неквадратной матрицы равенство невозможно, поскольку левая и правая части лежали бы в пространствах разной размерности. Единичная матрица записывается большей частью с помощью символа Кронекера : имеем при и при .

undefined

Формально тождественный оператор записывают и в интегральном виде

где — дельта-функция Дирака. Следует подчеркнуть, что не является функцией в обычном смысле: не существует функции, равной нулю всюду, кроме одной точки, и имеющей единичный интеграл (у такой функции интеграл Лебега равен нулю). Дельта-функция определяется как обобщённая функция (распределение) — непрерывный линейный функционал на пространстве основных функций, действующий по правилу , где — основная функция[21].

Соответственно, написанный выше интеграл не является интегралом Римана или Лебега: это условная запись действия функционала на функцию , принятая в физической и инженерной литературе. Строгий смысл ей придаёт теория обобщённых функций: символ по определению означает [21]. Тождественный оператор не является интегральным оператором с обычным (функциональным) ядром: если бы такое ядро из существовало, тождественный оператор был бы компактным, что в бесконечномерном пространстве невозможно[9].

Запись

В математике и технике широко применяется условная форма записи операторов, аналогичная алгебраической символике. Такая символика в ряде случаев позволяет избежать сложных преобразований и записывать формулы в простой и удобной форме. Аргументы оператора называются операндами, число операндов называется арностью оператора (например, унарный, бинарный). Написание операторов можно систематизировать следующим образом:

  • префиксная — первым идёт оператор, операнды следом:
  • постфиксная — символ оператора следует за операндами:
  • инфиксная — оператор вставляется между операндами, применяется преимущественно с бинарными операторами:
  • позиционная — знак оператора опускается, оператор присутствует неявно. Чаще всего не пишется знак произведения (переменных, численного значения на физическую единицу, матриц, композиции функций), например 3 кг. Такая способность одного оператора действовать над разнородными сущностями достигается перегрузкой операторов;
  • подстрочная или надстрочная слева или справа; главным образом используется для операций возведения в степень и выбора элемента вектора по индексу.

Запись оператора часто принимает сокращённую форму от общепринятой записи функций. При использовании префиксной или постфиксной записи скобки опускаются в большинстве случаев, если известна арность оператора. Так, унарный оператор над функцией обычно для краткости записывается вместо ; скобками пользуются для ясности, например при операции над произведением . Оператор , действующий на , записывают также . Для обозначения некоторых операторов вводятся специальные знаки, например унарные (факториал, справа от операнда), (отрицание, слева), или каллиграфические символы, как в случае преобразования Фурье .

Применение

Дифференциальные и интегральные уравнения

Запись задачи в операторном виде , где — искомый элемент, а — заданная правая часть, позволяет применять к дифференциальным и интегральным уравнениям единый аппарат. Вопросы существования и единственности решения сводятся к вопросу об обратимости оператора , а устойчивость решения относительно возмущений правой части — к ограниченности обратного оператора. Классический результат такого рода — альтернатива Фредгольма для уравнений с компактным оператором[22].

Квантовая механика

В квантовой механике состояние системы описывается вектором гильбертова пространства, а каждой наблюдаемой величине — координате, импульсу, энергии — сопоставляется самосопряжённый оператор. Возможные результаты измерения суть точки спектра этого оператора, а эволюция системы описывается уравнением Шрёдингера с оператором Гамильтона. Именно потребности квантовой механики стимулировали построение спектральной теории неограниченных самосопряжённых операторов[23].

Обработка сигналов

Линейные операторы — основной инструмент теории линейных систем: отклик стационарной линейной системы на входной сигнал есть свёртка сигнала с импульсной характеристикой, а преобразование Фурье переводит свёртку в умножение, что и объясняет широкое использование частотных методов. Дискретные аналоги — цифровые фильтры — описываются операторами преобразования последовательностей[24].

Символ дифференциального оператора

Для линейных дифференциальных операторов важную роль играет сопоставляемый оператору многочлен — его символ. Если оператор порядка записан в мультииндексной форме , то его полным символом называют многочлен — множитель, на который оператор умножает экспоненту . Составленный из старших членов главный символ преобразуется при замене координат как тензор и определяет тип уравнения: оператор называется эллиптическим, если главный символ не обращается в нуль ни при каком . Так, для оператора Лапласа главный символ равен [25].

Подробнее о символе и связанной с ним классификации уравнений см. статьи «Дифференциальный оператор» и «Псевдодифференциальный оператор».

Теория вероятностей

Операторный подход — один из основных инструментов современной теории вероятностей: случайные процессы описываются не траекториями, а действием операторов на функции или на распределения вероятностей.

Переходные операторы

Пусть — марковская цепь с переходной матрицей . Она порождает два сопряжённых оператора: оператор, действующий на функциях,

и оператор, действующий на распределениях,

Марковость равносильна полугрупповому свойству , которое для цепей с непрерывным временем записывается как уравнение Колмогорова — Чепмена. Тем самым эволюция случайного процесса представляется полугруппой операторов, а вероятностная задача переводится на язык функционального анализа[26].

Спектр переходного оператора несёт информацию о поведении цепи. Все его точки лежат в единичном круге, а число всегда является собственным значением, отвечающим стационарному распределению (). Величина , где — второе по модулю собственное значение, называется спектральной щелью и задаёт скорость сходимости: отклонение от убывает как . Оценки спектральной щели лежат в основе анализа алгоритмов Монте-Карло по схеме марковских цепей.

Производящий оператор

Для процессов с непрерывным временем полугруппа задаётся своим производящим (инфинитезимальным) оператором

определённым на тех , для которых предел существует. Полугруппа восстанавливается по генератору: в конечномерном случае , а в общем случае условия, при которых оператор порождает полугруппу, даёт теорема Хилле — Иосиды[27]. Функция удовлетворяет обратному уравнению Колмогорова , а плотность распределения — сопряжённому прямому уравнению (для диффузий — уравнению Фоккера — Планка)[28].

Для винеровского процесса производящий оператор равен , где — оператор Лапласа; для общего диффузионного процесса со сносом и коэффициентом диффузии —

Это соответствие связывает теорию случайных процессов с теорией уравнений в частных производных: вероятностные задачи о моментах достижения границы сводятся к краевым задачам для эллиптических операторов, и наоборот.

Условное ожидание как проектор

Условное математическое ожидание относительно σ-алгебры — линейный оператор в пространстве случайных величин с конечным вторым моментом. Он идемпотентен и самосопряжён, то есть является ортогональным проектором на подпространство -измеримых величин; его норма равна единице. Отсюда следует, что есть наилучшее в среднеквадратичном приближение величины среди -измеримых, а «башенное свойство» при — частный случай композиции вложенных проекторов. На этом языке мартингал определяется условием [29].

Интегральные преобразования распределений

Характеристическая функция есть преобразование Фурье распределения, а производящая функция — его дискретный аналог. Оба преобразования переводят свёртку распределений (отвечающую сумме независимых величин) в обычное умножение:

Именно это свойство делает интегральные преобразования основным техническим приёмом при доказательстве предельных теорем: центральная предельная теорема получается изучением поведения характеристических функций вблизи нуля[30].

Эргодическая теория

В эргодической теории сохраняющему меру преобразованию сопоставляют два сопряжённых оператора: оператор Купмана , действующий на функциях, и оператор Перрона — Фробениуса, действующий на плотностях распределений. Оператор Купмана унитарен в , что позволяет применять к нелинейной динамике спектральные методы[31].

Эргодическая теорема фон Неймана утверждает, что средние по времени сходятся в к ортогональному проектору на подпространство инвариантных функций:

а теорема Биркгофа — Хинчина даёт сходимость почти всюду. Если инвариантные функции исчерпываются константами (система эргодична), проектор сводится к интегралу по мере, и среднее по времени совпадает со средним по пространству.

Другие области

Операторный подход применяется также в численных методах, где разностные схемы трактуются как приближения дифференциальных операторов, а устойчивость схемы формулируется как равномерная ограниченность степеней оператора перехода; в теории управления, где линейной системе сопоставляется передаточный оператор; в математической экономике и теории игр (операторы Беллмана в динамическом программировании).

Примечания

  1. ↑ Колмогоров, Фомин, Элементы теории функций и функционального анализа, 2004, с. 223.
  2. ↑ Люстерник, Соболев, Элементы функционального анализа, 1965, с. 122.
  3. ↑ Юшкевич, 1972, История математики, с. 399—406.
  4. ↑ Бурбаки, Очерки по истории математики, 1963, с. 141.
  5. ↑ Бурбаки, Очерки по истории математики, 1963, с. 142, 221-223.
  6. ↑ Бурбаки, Очерки по истории математики, 1963, с. 166—167, 221-226.
  7. ↑ Soboleff S. «Méthode nouvelle à résoudre le problème de Cauchy pour les équations linéaires hyperboliques normales» // Матем. сб., 1(43):1 (1936), 39-72
  8. ↑ Бурбаки, Очерки по истории математики, 1963, с. 224, 226.
  9. ↑ 1 2 3 Колмогоров, Фомин, Элементы теории функций и функционального анализа, 2004, с. 234.
  10. ↑ Колмогоров, Фомин, Элементы теории функций и функционального анализа, с. 224.
  11. ↑ Люстерник, Соболев, Элементы функционального анализа, 1965, с. 99.
  12. ↑ Люстерник, Соболев, Элементы функционального анализа, 1965, с. 261.
  13. ↑ Колмогоров, Фомин, Элементы теории функций и функционального анализа, 2004, с. 229.
  14. ↑ Колмогоров, Фомин, Элементы теории функций и функционального анализа, 2004, с. 233—252.
  15. ↑ Люстерник, Соболев, Элементы функционального анализа, 1965, с. 122—171.
  16. ↑ Колмогоров, Фомин, Элементы теории функций и функционального анализа, 2004, с. 238.
  17. ↑ Колмогоров, Фомин, Элементы теории функций и функционального анализа, 2004, с. 250.
  18. ↑ Люстерник, Соболев, Элементы функционального анализа, 1965, с. 253.
  19. ↑ Рид, Саймон, Методы современной математической физики, 1977.
  20. ↑ Шилов, Математический анализ. Специальный курс, 1961, с. 203.
  21. ↑ 1 2 Владимиров, Уравнения математической физики, 2003, с. 18—19.
  22. ↑ Колмогоров, Фомин, Элементы теории функций и функционального анализа, 2004, с. 240.
  23. ↑ Рид, Саймон, Методы современной математической физики, 1977, с. 53.
  24. ↑ Гоноровский, Радиотехнические цепи и сигналы, 1986.
  25. ↑ Хёрмандер, Анализ линейных дифференциальных операторов с частными производными, 1986.
  26. ↑ Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения. В 2-х томах. Т. 1 / пер. с англ.. — М.: Мир, 1984. — С. 397.
  27. ↑ Иосида, 1967, с. 299.
  28. ↑ Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения. В 2-х томах. Т. 1 / пер. с англ.. — М.: Мир, 1984. — С. 372.
  29. ↑ Ширяев А. Н. Вероятность. — 3-е изд., перераб. и доп.. — М.: МЦНМО, 2004. — Т. 1. — С. 128. — ISBN 5-94057-105-0.
  30. ↑ Ширяев А. Н. Вероятность. — 3-е изд., перераб. и доп.. — М.: МЦНМО, 2004. — Т. 1. — С. 413, 418, 427, 434. — ISBN 5-94057-105-0.
  31. ↑ Ширяев А. Н. Вероятность. — 3-е изд., перераб. и доп.. — М.: МЦНМО, 2004. — Т. 1. — С. 136. — ISBN 5-94057-105-0.

Литература

  • Бурбаки Н. Очерки по истории математики. — М.: Изд-во иностранной литературы, 1963. — 292 с.
  • Владимиров В. С. Уравнения математической физики. — 5-е изд. — М.: Наука, 2003. — 512 с. — ISBN 5-9221-0310-5.
  • Гоноровский И. С. Радиотехнические цепи и сигналы. — 4-е изд. — М.: Радио и связь, 1986. — 512 с.
  • Колмогоров А. Н., Фомин С. В. Элементы теории функций и функционального анализа. — 7-е изд.. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. — 572 с. — ISBN 5-9221-0266-4.
  • Люстерник Л. А., Соболев В. И. Элементы функционального анализа. — 2-е изд. — М.: Наука, 1965. — 520 с.
  • Рид М., Саймон Б. Методы современной математической физики. — М.: Мир, 1977. — Т. 1: Функциональный анализ. — 357 с.
  • Хёрмандер Л. Анализ линейных дифференциальных операторов с частными производными. — М.: Мир, 1986. — Т. 1. — 464 с.
  • Шилов Г. Е. Математический анализ. Специальный курс. — М.: Физматгиз, 1961. — 436 с.
  • Юшкевич А. П. (ред.). История математики. — М.: Наука, 1972. — Т. 3: Математика XVIII столетия. — 496 с.
Pause